JPH04286924A - 色彩検出型種別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、収穫して乾燥された葉
たばこや各種農産物の品質の格付けに用いるのに適した
原料種別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、葉たばこの品質は、葉たばこの着
葉位置、色沢、熟度、葉肉、組織等の品質要素をもとに
評価され、次の表１のような品質鑑定区分毎に識別され
る。そして、各鑑定区分（「○」印の区分）に対応して
価格付けが行われている。 （以下、余白。）

【表１】

【０００３】この表１の買入れ区分の中で、色損系のＰ
タイプとは急乾葉と称される葉たばこで、収穫後の乾燥
作業において黄変後の脱水が急がれ、葉たばこ本来の褐
変が十分でなく黄色味が残っているものである。また、
熟度の悪い中葉系（合葉、中葉および下葉）の中には、
外観上光沢がなく白っぽくくすんだ色相の白ボケ葉が急
乾葉と併発するため、白ボケ葉もＰタイプとして鑑別さ
れている。

【０００４】これらＰタイプの葉たばこは、たばこの喫
味に悪癖が生じる他、たばこ製造工程において加香効果
が十分に発揮されない等の問題があり、価格面で耕作者
とのトラブルを避ける上でもＰタイプの鑑別には特に注
意がはらわれている。

【０００５】しかしながら、上記のようなＰタイプの葉
たばこは普通系のＡタイプの葉たばこと色相が近似して
いるため、従来の目視による格付け方法では熟練者でも
格付けしにくいという問題があった。

【０００６】このため、葉たばこ等の検体の色彩を検出
してこの色彩を所定の表色系の色空間における座標情報
に変換し、この座標情報と予め記憶している判定条件に
基づいて葉たばこ等の種類を自動的に判別できるよな色
彩検出型葉たばこ種別装置が提案されている（特開平０
３−３０６５７号参照）。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記の色彩検出型葉た
ばこ種別装置では、例えば予め複数の種類に分類された
複数の葉たばこの色彩に対応する色空間における分布を
記憶し、この分布領域内の特徴境界を示す情報と色彩セ
ンサー等で検出した色空間における座標値とを比較する
ことにより、葉たばこの種類を判定するようにしている
。

【０００８】このため、判定基準になる複数の葉たばこ
についての色空間の３次元の分布領域の形状やこの分布
領域の特徴境界の位置情報などを、式等の形として予め
計算によって求める必要がある。なお、このような計算
式などの設定には多くの手間を要する。

【０００９】また、葉たばこ等では、同一の品種であっ
ても産地や収穫年度により色分布が異なることがあり、
その都度判定基準を設定しなおす必要があるので、上記
従来のように設定に手間を要するものでは使い勝手が悪
いという問題がある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めになした本発明の色彩検出型種別装置は、被測定物の
色彩を検知して１の明度指数と２の知覚色指数とで表さ
れる表色系の色空間値を出力する色彩測定手段と、予め
複数の種類に分類された複数の被測定物について該被測
定物の色空間値と該被測定物の分類された種類を示す判
定値を入力する入力手段と、上記複数の色空間値に係数
を乗算して加算するとともにこれらの加算値の非線形関
数値を演算する非線形演算手段と、上記入力手段で入力
された複数の被測定物の色空間値と判定値とについて該
色空間値に対する上記非線形演算手段の演算結果と判定
値との誤差が極小になるように該非演算手段の前記係数
を設定する係数設定手段とを備え、前記色彩測定手段で
得られる色空間値に対する前記非線形演算手段の演算結
果に基づいて被測定物の種類を判定するようにしたこと
を特徴とする。

【００１１】

【作用】本発明の色彩検出型種別装置において、非線形
演算手段は複数の色空間値に係数を乗算して加算すると
ともにこれらの加算値の非線形関数値を演算し、この演
算値に基づいて被測定物の種類が判定される。また、係
数設定手段により複数の被測定物の色空間値に対する演
算結果とこの被測定物の判定値との誤差が最小になるよ
うに、非線形演算手段の係数が設定される。したがって
、予め複数の種類に分類された複数の被測定物について
入力手段で色空間値を判定値とを入力することにより、
判定値の誤差が小さくなるように係数を簡単に設定する
ことができる。

【００１２】

【実施例】図１は本発明実施例の色彩検出型種別装置の
ブロック図である。色彩センサ１は葉たばこ等の被測定
物に照明光を照射してその反射光を受光し、被測定物の
色彩を示すＬ＊　ａ＊　ｂ＊　表色系の明度指数Ｌ＊　
と知覚色度指数ａ＊　，ｂ＊　各色空間値をディジタル
データとして出力し、この色彩センサ１からの色空間値
はインターフェース２を介して測定制御部３に入力され
る。なお、この色彩センサとしては、例えばミノルタ製
の「色彩色差計　　ＣＲ−１１０」を使用することがで
きる。

【００１３】測定制御部３はマイクロコンピュータ等で
構成されており、図１は、図示しないメモリに格納され
た制御プログラムに基づいて得られる機能を機能ブロッ
ク図で示してある。

【００１４】測定制御部３において、色空間値読み取り
手段３１はインターフェース２を介して色彩センサ１か
らの色空間値Ｌ，ａ，ｂを取り込み、記憶手段３２はこ
の色空間値Ｌ，ａ，ｂを図示しないハードディスク等に
記憶する。また、制御手段３３は色空間値読み取り手段
３１で取り込んだ色空間値Ｌ，ａ，ｂを非線形演算部４
に出力する。

【００１５】非線形演算部４は測定制御部３によって設
定された係数Ｗｊｋｍ　に基づいて非線形関数の演算を
行い、測定制御部３からの色空間値Ｌ，ａ，ｂの入力に
対して判定値Ｄを出力する。

【００１６】制御手段３３は非線形演算部４で得られる
判定値Ｄを取り込み、この判定値Ｄと予め設定された判
定基準Ｄｓとを比較することにより例えば普通系葉たば
ことＰタイプ葉たばこの判定など被測定物の種類を判定
し、出力手段３４を介して判定結果をディスプレイ等の
表示手段５に表示する。

【００１７】この実施例の装置の初期設定時には、予め
求められている複数の被測定物についての色空間値Ｌｉ
　，ａｉ　，ｂｉ　と鑑定員などの実際の鑑定による判
定値（以後、鑑定値という。）Ｔｉ　とに基づいて非線
形演算部４の係数Ｗｊｋｍ　が設定され、これにより非
線形演算部４は、入力される色空間値に対応する判定値
Ｄを出力するような非線形関数手段を構成する。

【００１８】また、測定した被測定物についての実際の
鑑定により得られた鑑定値Ｔｒ　と測定時の色空間値Ｌ
ｒ　，ａｒ　，ｂｒ　とによって係数Ｗｊｋｍ　をさら
に更新し、判定精度を向上させることができる。なお、
初期設定時の色空間値Ｌｉ　，ａｉ　，ｂｉ　と鑑定値
Ｔｉ　、係数更新時の新たな鑑定値Ｔｒ　はキーボード
等の入力手段６から入力されて記憶手段２２に格納され
る。

【００１９】図２は非線形演算部４のブロック図であり
、この非線形演算部４は、乗算係数が書き換え可能で入
力値を係数倍して出力する複数の乗算器Ｇと、複数の入
力の総和をとって出力する複数の加算器Ａと、次の式１
および図４で表される入出力関係を有する複数のシグモ
イド関数器Ｓで構成されている。

【数１】

【００２０】なお、図２においては簡単のために乗算器
Ｇの一部を略記してあり、図の破線の部分には実線で示
したと同様の乗算器Ｇが配設されている。第１中間演算
部４１と第２中間演算部４２は、加算器Ａとシグモイド
関数器Ｓとの対をそれぞれ３対づつ備えており、色空間
値Ｌ，ａ，ｂはそれぞれ入力端子ＩＬ，Ｉａ　，Ｉｂ　
に入力される。

【００２１】入力端子ＩＬ　，Ｉａ　，Ｉｂ　から入力
される色空間値Ｌ，ａ，ｂはそれぞれ乗算器Ｇ０　を介
して第１中間演算部４１の各加算器Ａ１　に入力され、
この各加算器Ａ１　の出力はシグモイド関数器Ｓ１　に
それぞれ入力され、この第１中間演算部４１の各シグモ
イド関数器Ｓ１　からの出力はそれぞれ乗算器Ｇ１　を
介して第２中間演算部４２の各加算器Ａ２　に入力され
る。

【００２２】また、第２中間演算部４２において各加算
器Ａ２　の出力はシグモイド関数器Ｓ２　にそれぞれ入
力され、この第２中間演算部４１の各シグモイド関数器
Ｓ２　からの出力は乗算器Ｇ２　を介して加算器Ａ３　
に入力される。加算器Ａ３　の出力はシグモイド関数器
Ｓ３　に入力され、このシグモイド関数器Ｓ３の出力が
判定値Ｄとして前記測定制御部２に入力される。

【００２３】なお、各乗算器Ｇ０　，Ｇ１　，Ｇ２　の
係数を“ｗｊｋｍ　”で表し、入力端子ＩＬ　，Ｉａ　
，Ｉｂ　と第１中間演算部４１との間の乗算器Ｇ０　の
係数をｗ１１０　，ｗ１２０　，ｗ１３０　，ｗ２１０
　，ｗ２２０　，ｗ２３０　，ｗ３１０　，ｗ３２０　
，ｗ３３０　、第１中間演算部４１と第２中間演算部４
２との間の乗算器Ｇ１　の係数をｗ１１１　，ｗ１２１
　，ｗ１３１　，ｗ２１１　，ｗ２２１　，ｗ２３１　
，ｗ３１１　，ｗ３２１　，ｗ３３１　、第２中間演算
部４２と加算器Ａ３　との間の乗算器Ｇ２　の係数をｗ
１１２　，ｗ２１２　，ｗ３１２　とする。

【００２４】ここで、シグモイド関数器ステップＳ３　
は前掲の式１および図３のような出力特性を有しており
、この被線形演算部４から出力される判定値Ｄは０≦Ｄ
≦１となる。

【００２５】いま、葉たばこについて色損系Ｐタイプか
正常系Ａタイプの種別を行う場合について説明すると、
この判定値Ｄは、葉たばこが色損系Ｐタイプに近いか正
常系Ａタイプに近いかなど被測定物を２種類に種別する
場合に何れの種類に近いかを示す値であり、この実施例
では、鑑定員による実際の鑑定値Ｔを０．０と１．０で
表現し、色損系Ｐタイプの鑑定値Ｔを０．０、普通系Ａ
タイプの鑑定値Ｔを１．０としている。そして、複数の
葉たばこについての鑑定値Ｔと色空間値Ｌ，ａ，ｂとに
より、非線形演算部４の各係数Ｗｊｋｍ　を設定する。

【００２６】なお、測定時に被線形演算部４から出力さ
れる判定値Ｄは係数Ｗｊｋｍ　の設定の際の判定残差が
存在することっと、係数の設定に用いるデータと異なる
色空間値の葉たばこが用いられることがあるので、非線
形演算部４からの判定値は“０”と“１”の２値に分離
せず、０．０〜１．０の連続な値となる。そこで、判定
値Ｄに対して基準値Ｄｓを予め設定し、この基準値Ｄｓ
を閾値として例えば普通系葉たばことＰタイプ葉たばこ
などの判定を行うようにしている。

【００２７】ここで、Ｎ個の葉たばこの色空間値Ｌｉ　
，ａｉ　，ｂｉ　〔ｉ＝１〜Ｎ〕と各葉たばこの鑑定値
Ｔｉ　が求められているとして係数Ｗｊｋｍ　の設定方
法について説明する。

【００２８】先ず、各係数Ｗｊｋｍ　に乱数を設定して
各色空間値Ｌｉ　，ａｉ　，ｂｉ　に対する非線形演算
部４の判定値Ｄｉ　を求め、誤差Ｅｒｒを次の式２によ
り求める。

【数２】 このとき、係数Ｗｊｋｍ　の最適な値は誤差Ｅｒｒを最
小にする値であるが、非線形の関数の最適解を求めるこ
とは一般に困難であり、最小自乗誤差法と呼ばれる数値
解析の手法を適用する。

【００２９】最小自乗誤差法は反復的な演算を伴う手法
であり、例えば次の式３に示したように、係数Ｗｊｋｍ
　のある値のときの誤差Ｅｒｒの係数Ｗｊｋｍ　に対す
る傾斜方向を計算し、誤差Ｅｒｒがより少ない値になる
ように係数Ｗｊｋｍ　の値を変更する。

【数３】 ただし、左辺（Ｗｊｋｍ　′）は、更新後の係数であり
、右辺第２項の（μ）は小さな数値である。この式２を
反復的に計算することによりＥｒｒは小さくなり、Ｅｒ
ｒが極小値をとるとき右辺第２項の偏微分の項が“０”
になって、係数Ｗｊｋｍ　が更新されなくなり、最終値
を係数Ｗｊｋｍ　の値とする。

【００３０】なお、測定制御部３による実際の演算では
、係数Ｗｊｋｍ　の値を僅かに変化させたときの誤差Ｅ
ｒｒの差分によって偏微分の項を求め、この偏微分の項
が予め設定した小さな値になったら反復演算を終了させ
る。

【００３１】図４は測定制御部３の制御を示すフローチ
ャートであり、電源が投入されると係数を設定するモー
ド（設定モード）と葉たばこの判定を行うモード（測定
モード）の選択を促すための表示を行い（ステップＳ１
）、キーボード６の所定キーの操作状態などにより選択
されたモードを判定する（ステップＳ２）。

【００３２】設定モードが選択されると、入力手段から
入力される色空間値Ｌｉ　，ａｉ　，ｂｉ　と鑑定値Ｔ
ｉ　とを順次記憶手段２２に記憶し（ステップＳ３，ス
テップＳ４）、前記のように演算を行って各係数Ｗｊｋ
ｍ　の設定を行い（ステップＳ５）、所定の終了キーの
操作等を監視して（ステップＳ６）終了でなければステ
ップＳ１に戻り、終了であれば係数Ｗｊｋｍ　や測定し
た色空間値Ｌｉ　，ａｉ　，ｂｉ　等のデータをハード
ディスク等に格納して終了する（ステップＳ７）。

【００３３】ステップＳ２で測定モードが選択されると
、色彩センサ１からの割込み信号に基づいて色彩センサ
１で測定値が確定したことを検出して色空間値Ｌｒ　，
ａｒ　，ｂｒ　をインターフェース３を介して取り込み
（ステップＳ８）、この色空間値Ｌｒ　，ａｒ　，ｂｒ
　を非線形演算部４に出力して判定値Ｄを取り込む（ス
テップＳ９）。

【００３４】次に、予め設定されている基準値Ｄｓと判
定値Ｄとを比較し（ステップＳ１０）、Ｄ≧Ｄｓのとき
は普通系葉たばこと判定し、Ｄ≦ＤｓのときはＰタイプ
葉たばこと判定する（ステップＳ１１）。そして、この
判定結果を表示し（ステップＳ１２）、ステップＳ６の
処理を行う。

【００３５】以上のようにして、判定結果が得られるが
、この判定が鑑定員による実際の判定と異なっていたり
十分な測定精度がえられなかたときには、誤って判定さ
れた葉たばこについての鑑定員による鑑定値Ｔとこの葉
たばこの色空間値Ｌ，ａ，ｂのデータを係数の初期設定
で用いたデータに追加して、再度、係数の設定を行うよ
うにすれば、測定精度を向上させることができる。

【００３６】なお、上記実施例の非線形演算部４は、中
間演算部が２段で、各中間演算部は加算器とシグモイド
関数器とをそれぞれ３対づつ備えた構成になっているが
、この中間演算部の段数や加算器とシグモイド関数器の
数はこれに限定されるものではない。また、上記の実施
例では非線形関数としてシグモイド関数を用いるように
しているが、この非線形関数としては、例えば次式のよ
うな非線形関数を用いるようにしてもよい。

【数４】

【００３７】

【発明の効果】以上説明したように本発明の色彩検出型
種別装置によれば、被測定物の色彩を示す表色系の色空
間値に対して、この色空間値に係数を乗算して加算する
とともにこれらの加算値の非線形関数値を演算する非線
形演算手段と、予め複数の種類に分類された複数の被測
定物について色空間値と種類を示す判定値を入力する入
力手段と、この入力手段で入力された複数の被測定物の
色空間値に対する非線形演算手段の演算結果の誤差が極
小になるようにこの非演算手段の係数を設定する係数設
定手段とを備え、色彩測定手段で得られる色空間値に対
する非線形演算手段の演算結果に基づいて被測定物の種
類を判定するようにしたので、非線形演算手段の演算値
の判定値からの誤差を小さくしながら、この非線形演算
手段の係数を簡単に設定することができる。これによっ
て、被測定物を色彩測定手段によって格付を行う場合に
、被測定物の種類、等級、産地等の区分毎に異なる特性
に対して、各区分毎に判別ロジックを構成することの手
間を省き、各特性にかかわらず一様な手段によって自動
的に格付ロジックを生成し、診断精度の向上、判別ロジ
ック決定のコスト低減、操作性の向上が実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明実施例の色彩検出型品質判定装置。

【図２】本発明実施例における非線形演算部のブロック
図である。

【図３】本発明実施例におけるフローチャートである。

【図４】本発明実施例に係わるシグモイド関数の入出力
特性を示す図である。

【符号の説明】

１　　色彩センサ ３　　測定制御部 ４　　非線形演算部 Ｇ　　乗算器 Ａ　　加算器 Ｓ　　シグモイド関数器

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　　　被測定物の色彩を検知して１の明
   度指数と２の知覚色指数とで表される表色系の色空間値
   を出力する色彩測定手段と、予め複数の種類に分類され
   た複数の被測定物について該被測定物の色空間値と該被
   測定物の分類された種類を示す判定値を入力する入力手
   段と、上記複数の色空間値に係数を乗算して加算すると
   ともにこれらの加算値の非線形関数値を演算する非線形
   演算手段と、上記入力手段で入力された複数の被測定物
   の色空間値と判定値とについて該色空間値に対する上記
   非線形演算手段の演算結果と判定値との誤差が極小にな
   るように該非演算手段の前記係数を設定する係数設定手
   段と、を備え、前記色彩測定手段で得られる色空間値に
   対する前記非線形演算手段の演算結果に基づいて被測定
   物の種類を判定するようにしたことを特徴とする色彩検
   出型種別装置。